8회 작업형2
8회 작업형2에서 전처리할 때
train=train.drop('custimerID', axis=1) 꼭 해야하나요? 안하고 레이블인코딩만 해도되나요?
回答 2
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네, 레이블 인코딩도 좋습니다.
실제 시험 기출에서 ID가 숫자가 아닌 문자인 경우는 없었어요.
다소 기출이 너무 동일하게 반복되다보니 임의로 ID를 문자로 변경했습니다.
숫자로 된 경우는 별도 인코딩이 필요 없는 점 참고 부탁드릴게요!
방법은 평가 지표를 기준으로 판단하는 부분만 이해하시면 의사결정하기 좋습니다.
합격 응원합니다!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ideal0212님.
customerID처럼 각 행을 구분하는 고유 식별자 컬럼은 보통 예측에 도움이 되는 정보가 아니므로 삭제하는 것을 권장합니다. 레이블 인코딩을 해도 ID별 숫자 값이 생길 뿐, 유의미한 순서나 특성이 만들어지는 것은 아닙니다. 특히 문자형 ID를 원핫 인코딩하면 범주가 지나치게 많이 생길 수 있습니다.
다만 강사님은 관련 질문에서 기출에서는 아직 삭제가 필요한 경우가 없었다고 안내하셨습니다. 시험에서는 데이터와 문제 조건을 확인한 뒤 판단하시면 좋겠습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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